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基于D算法和F算法的通信与网络路径规划MATLAB源码.zip

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简介:
本资源提供了一套基于D算法(如Dijkstra)和F算法(如A*算法)实现的通信与网络路径规划MATLAB代码,适用于研究与教学。 MATLAB实现基于Dijkstra算法及Floyd算法的通信与网络路径规划项目源码.zip 代码完整下载即用无需修改。文件功能介绍如下: - workspace.m:一步执行工作区中的所有操作。 - Dijkstra.m:使用Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath,以及指定节点集Gp。 - Floyd.m:通过Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。 - getGraph.m:获取网络图(默认图或手动输入)。 - getFloydMinPath:利用Floyd计算得到的W和R,获取任意起点v到其他节点的最短路径fullPath及距离dist。 - drawPath:使用fullPath、dist、point(随机值获取)、figureIndex(图的句柄),绘制对应的最短路径。 - drawDijkstraPath.m:绘制Dijkstra各轮下的对应最短路径。

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  • DFMATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于D算法(如Dijkstra)和F算法(如A*算法)实现的通信与网络路径规划MATLAB代码,适用于研究与教学。 MATLAB实现基于Dijkstra算法及Floyd算法的通信与网络路径规划项目源码.zip 代码完整下载即用无需修改。文件功能介绍如下: - workspace.m:一步执行工作区中的所有操作。 - Dijkstra.m:使用Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath,以及指定节点集Gp。 - Floyd.m:通过Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。 - getGraph.m:获取网络图(默认图或手动输入)。 - getFloydMinPath:利用Floyd计算得到的W和R,获取任意起点v到其他节点的最短路径fullPath及距离dist。 - drawPath:使用fullPath、dist、point(随机值获取)、figureIndex(图的句柄),绘制对应的最短路径。 - drawDijkstraPath.m:绘制Dijkstra各轮下的对应最短路径。
  • DFMATLAB实现及数据(课程设计).zip
    优质
    本资源包含通信与网络路径规划中的D算法和F算法的MATLAB实现代码及配套数据集,适用于相关课程设计与研究。 通信与网络路径规划 D算法及F算法的MATLAB实现源码+数据(课程设计).zip 是一个已获导师指导并通过、成绩为97分的高分项目,适用于课程设计或期末大作业使用。该项目无需修改即可直接下载和运行,确保内容完整且可以顺利执行。
  • MATLAB.zip
    优质
    本资源包含多种路径规划算法的MATLAB实现代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究与学习。 路径规划是机器人学与自动化领域中的重要课题之一,它涉及让机器或设备在特定环境中找到从起点到目标点的最优化路径。在此背景下,本段落主要探讨使用MATLAB进行路径规划的方法和技术。 作为一款强大的数学计算及数据分析平台,MATLAB提供了丰富的工具和函数库支持开发测试路径规划算法。以下为几个关键知识点: 1. **搜索方法**:常用的有A*(A-star)算法、Dijkstra算法以及RRT(快速探索随机树)等。其中A*结合了全局最优性与效率,在引入启发式函数后,通过减少不必要的路径探索来提高性能;而RRT则适用于动态和不确定环境,并通过生成随机节点逐步扩展树结构以寻找可行路线。 2. **栅格地图**:在MATLAB中通常采用栅格化方式表示环境。每个单元代表机器人可以移动的状态或位置。这简化了问题,使路径规划可通过操作二维数组实现。 3. **障碍物处理**:为防止碰撞,在规划过程中需避开环境中设置的障碍物区域,这些不可通行的位置可在栅格地图中相应标记出来。 4. **最短路径计算**:Dijkstra算法适用于寻找无阻碍条件下的最短距离路线;但在存在障碍时,A*通过估算剩余距离来指导搜索方向,从而找到更优解。 5. **连续到离散的转换**:规划出的连续路径需转化为机器人可执行的具体控制点序列。这通常利用样条插值或曲线拟合技术完成。 6. **优化处理**:为提高效率,可能需要对生成路径进行平滑化等后处理操作以去除不必要的弯折部分。 7. **实时性考量**:在某些场景下(如紧急响应),算法需快速给出结果。因此,在设计时应考虑计算复杂度与执行时间的关系,并通过优化提升性能表现。 8. **源码学习**:阅读并调试提供的MATLAB代码有助于深入了解各种路径规划方法的实现细节,进而加深理解。 9. **应用扩展性**:除了地面机器人外,路径规划技术还可应用于无人机、无人驾驶汽车或虚拟环境中角色导航等多个领域。 10. **模拟与可视化工具**:借助于强大的GUI和绘图功能,MATLAB能够方便地对路径规划过程进行模拟及结果展示。这对算法的理解调试非常有帮助。 综上所述,使用MATLAB开展的路径规划研究涵盖了搜索方法选择、环境建模、障碍物处理等多个方面,并通过实践源码加深了对其核心技术和实现方式的认识。
  • D*分析
    优质
    本文对D*算法在路径规划中的应用进行了深入分析,探讨了其高效性、灵活性及适用场景,为移动机器人和自动驾驶领域提供理论支持和技术参考。 路径规划中的D*算法是一种在机器人导航领域广泛应用的技术。它能够动态地调整搜索策略以适应环境变化,并且能够在未知或部分已知的地图中寻找从起点到目标点的最优路径。相比传统的A*算法,D*算法具有更好的效率和灵活性,在实时路径更新方面表现出色。
  • RRTMatlab仿真.zip
    优质
    本资源提供了一个基于快速扩展随机树(RRT)算法实现的路径规划Matlab仿真代码,适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究。 基于RRT算法实现路径规划的Matlab仿真源码已获导师指导并通过了97分的成绩,适合用作课程设计或期末大作业项目。该资源下载后可以直接使用,无需进行任何改动,并且确保可以正常运行。这个项目完整无缺,能够满足相关学术要求和实践需求。
  • MATLAB栅格蚁群, 蚁群MATLAB, MATLAB
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台的栅格环境下蚁群算法路径规划方法,并提供了相应的实现代码,旨在优化复杂环境中的路径选择问题。 针对栅格路径规划的蚁群算法,本代码框架将帮助你快速理解蚁群算法的基本原理。
  • 【二维RRT避障Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种利用RRT(快速扩展随机树)算法进行二维环境下的避障路径规划的MATLAB实现。通过随机采样和图搜索技术,有效地寻找从起点到目标点的无障碍路径,并提供了相应的仿真测试案例以验证算法的有效性。适合于机器人学、自动化及相关领域人员研究学习。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • MATLAB自动驾驶:A*、D*、RRTRRT*
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的四种主流自动驾驶路径规划算法(A*、D*、RRT及RRT*)源码,适用于学术研究与工程实践。 自动驾驶路径规划基于MATLAB算法代码包括A*、D*、RRT和RRT*算法的原理及实现方法,旨在为同领域的科研工作者提供便利。这些资源来自GitHub上的一个项目,具体地址可以在相关平台上查找。
  • MATLAB蚁群(含GUI).zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的蚁群算法路径规划工具包,包含图形用户界面(GUI),便于研究和应用路径优化问题。 基于MATLAB实现的蚁群算法路径规划源码带GUI界面.zip 该资源包含使用MATLAB编写的蚁群算法路径规划代码,并附有图形用户界面(GUI)。适用于正在完成毕业设计的学生以及需要进行项目实战的学习者,特别是那些专注于深度学习、MATLAB编程和计算机视觉图像识别模式识别方向的人士。此项目不仅可以直接作为毕业设计作品提交,还可以用于课程设计或期末作业的参考。 资源内容包括完整的项目源码及操作说明文档,方便用户快速上手并理解蚁群算法在路径规划中的应用机制。
  • RRT-Matlab
    优质
    本项目采用Matlab实现快速随机树(RRT)算法进行路径规划,适用于机器人在复杂环境中寻找从起点到终点的有效路径。 采用RRT算法进行两点间的避障路径规划,包括随机树生长和路径生成两部分。此外,还加入了生成gif的代码,以便更好地展示结果。